Ninguém consegue prever o futuro com precisão. Mas não seria ótimo se você conseguisse saber com antecedência quais produtos e em quais quantidades seus clientes vão comprar no próximo Natal, por exemplo? É exatamente para isso que serve a previsão de demanda, um processo que usa dados e históricos de venda para estimar as vendas futuras. Não é um processo fácil e 100% preciso, mas adotar um modelo de predição de demanda pode ajudar você a gastar menos com aquisição e manutenção de estoques, melhorar os seus lucros, seu planejamento de riscos e até seu fluxo de caixa.
A previsão de demanda pode ser usada tanto por empresas B2B quanto B2C, ou seja, tanto para quem vende para outras indústrias como para quem vende direto para o consumidor final. Para indústrias e empresas que vendem produtos e serviços para outros negócios, esse tipo de modelo de predição é importante para planejar a produção e os estoques, por exemplo. Já entre as empresas que vendem para o consumidor final, a importância está principalmente na compra e controle de estoques.
Existem diversos modelos de previsão de demanda e você pode, inclusive, usar mais de um tipo para melhorar a acuracidade dessas predições. Mas qualquer que seja a sua escolha, existe um passo a passo que você deve seguir para aproveitar melhor esse recurso dentro do planejamento da sua empresa.
#1 Objetivo do modelo
Comece definindo a razão pela qual você precisa dessas previsões: que produtos ou serviços ele vai usar, que recursos estão disponíveis para essa previsão, qual é o grau de acuracidade que você quer atingir. Por exemplo, itens “pouco” significativos dentro do seu portfólio não necessitam de técnicas muito elaboradas, logo admite-se uma margem de erro maior. Agora, a venda de um lançamento no qual você pretende investir milhões na produção, com certeza vai precisar de uma predição mais certeira.
#2 Coleta e análise dos dados
Tenha em mente que qualquer modelo de previsão de demanda é um produto de dados, ou seja, você vai precisar coletá-los seja dentro do seu negócio ou fora. Quanto mais dados históricos das suas vendas você tiver, mais confiáveis serão seus resultados. O período de consolidação dos dados (semanal, mensal, anual, etc.) também influencia diretamente na escolha do modelo de previsão de demanda, assim como variáveis externas ao seu negócio, como crises financeiras e sanitárias, por exemplo, a Covid-19, entre outros fatores.
#3 Escolha da técnica de previsão
As técnicas podem ser divididas em dois grandes grupos: as qualitativas e as quantitativas. As primeiras geralmente privilegiam dados subjetivos, difíceis de representar numericamente. São baseadas mais no conhecimento empírico de pessoas chaves dentro da sua empresa ou mercado. Já as quantitativas envolvem análises numéricas dos dados passados e não levam em conta as opiniões pessoais ou palpites, além de usarem modelos matemáticos para projetar as demandas futuras. Esse segundo grande grupo ainda pode ser dividido em outros dois subgrupos: as técnicas baseadas em séries temporais, e as técnicas causais. Aqui você encontrará mais detalhes sobre as diversas técnicas existentes.
#4 Obtendo as previsões
Depois de escolher a sua técnica e aplicar os dados, você começa a ter, então, as previsões necessárias para o seu planejamento. Mas atenção, à medida em que a demanda real for alcançando a previsão, você precisa avaliar se houve algum erro na previsão para poder “recalcular a rota” e fazer os ajustes necessários no modelo.
#5 Continue monitorando o modelo
Esse monitoramento deve continuar para saber se a acuracidade dos valores previstos é correta; identificar e corrigir variações que fujam da curva; e avaliar se para o futuro é necessário escolher outra técnica ou outros parâmetros que possam ser mais eficientes.
É bom ter em mente que alguns fatores podem influenciar o desempenho de um modelo de previsão de demanda. Os mais comuns são o uso incorreto ou a má interpretação de uma técnica; a mudança de uma variável importante ou o surgimento de uma nova variável, que invalidam a aplicação da técnica; fatores externos que podem influenciar na demanda como greves, catástrofes naturais, etc; e até ações estratégicas de seus concorrentes, que podem afetar diretamente suas vendas.
Inteligência Artificial e previsão de demanda
Quando falamos de um grande volume de dados que precisa ser analisado num modelo de predição, é claro que podemos contar com uma mãozinha da tecnologia. O uso da Inteligência Artificial nesse processo é cada vez mais comum e torna a previsão de demanda muito mais assertiva, já que com softwares que usam IA é possível inserir outros dados externos nas análises, como sexo do comprador, geolocalização e perfil de compras, etc. Combinando os dados da sua empresa com outras bases de dados maiores através do uso da IA, você também pode obter informações valiosas para otimizar suas vendas e melhorar a rentabilidade do seu negócio, detalhando os perfis dos seus consumidores e trabalhando com mais precisão para atender às suas diferentes demandas.
Fazer um modelo de previsão de demanda é um trabalho de ciência de dados, que precisa de um processo de análise, que passa por teste de hipóteses e modelos diferentes até culminar naquele que vai ser o melhor para a sua empresa. Tenha em mente também que é possível personalizar esses modelos. Aqui na Cognitivo.ai nosso time de especialistas tem experiência na criação e implementação de modelos de predição de demanda personalizados, que são montados de acordo com as necessidades específicas de cada cliente.
É importante frisar que, mesmo atendendo empresas que atuam num mesmo setor, nosso processo de construção é diferente para cada cliente, e o resultado depende das características de cada negócio, ou seja, você não corre o risco do seu concorrente ter o mesmo sistema de previsão de demanda que você. Independentemente do método que você escolher, seja ele mais simples ou mais complexo, a previsão de demanda é mais uma ferramenta que vai ajudá-lo a tomar decisões melhores para o seu negócio.
